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raft算法
raft中的主副节点的同步和kafka是一样的，两阶段状态（这个两阶段要和分布式事务的区别开来，分布式事务是TCC三阶段，和MQprepared+comfirm（这个有点像）+两阶段提交（事务控制器））+ack机制。
一开始：每个节点都在等待超时，第一个变成超时的节点就是candidate，然后发起投票，一般就是他变成leader了（每个节点的超时时间是不一样的，但接收到其他节点发过来的ping的时候，这个超时倒计时会重新开始计时）
对于主从文件的复制，和kafka有点区别就是kafka等其他replica返回同步的信息后就直接commit了，而raft算法还需要主动发给消息给从节点让他们也commit。
太厉害了！！
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zab选主是怎么样的？
给自己投票，广播，比较服务器id，数据id，逻辑时钟，比较透给谁
比较数据，逻辑时钟。。
原则是投票超过半数的就获胜。最可靠最完全。
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kafka选主是怎么样的？
kafka有一个controller负责选组（这个controller是zookeeper实现的，watch监控器，应该就是每一个broker去注册controller，策成功了就是controller，失败了就一直监听controller是否挂了，如果挂了就变成controller。这个又有点像zookeeper实现分布式事务锁了），同时在zookeeper中维护了ISR列表，controller去ISR列表中选择第一个，叫做偏爱分区法
重新选举，去ISR列表中找一个和leadre一样的节点。
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redis的哨兵模式
其实也是选主，他首选要选一个哨兵leader，是发现故障的那个哨兵发起的投票，看看自己是否能够成为选举性leader的主导致。然后选举leader的原则是：slave of 优先级设置高的，数据偏移量最大的，runid（估计是服务器id_最小的）。
就变成controller。这个又有点像zookeeper实现分布式事务锁了），同时在zookeeper中维护了ISR列表，controller去ISR列表中选择第一个，叫做偏爱分区法
重新选举，去ISR列表中找一个和leadre一样的节点。
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redis的哨兵模式
其实也是选主，他首选要选一个哨兵leader，是发现故障的那个哨兵发起的投票，看看自己是否能够成为选举性leader的主导致。然后选举leader的原则是：slave of 优先级设置高的，数据偏移量最大的，runid（估计是服务器id_最小的）。
